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1.
本文以咪唑衍生物为配体,通过水热合成法与钴离子制备出两个配位聚合物:{[Co(DTA)(1,4-DIB)(H2O)]·H2O}n(1)和[Co(DTA)(1,3-BMIB)]n(2)(1,4-DIB=1,4-二(1H-咪唑-1-基)苯; 1,3-BMIB=1,3-二(4-甲基-1H-咪唑-1-基)苯;H2DTA=2,5-二甲氧基对苯二甲酸)。利用X射线单晶衍射、粉末衍射、热失重、元素分析、红外光谱以及固体紫外-可见光谱等对两个配合物进行了表征。结构分析证实配合物1和2是通过二维结构堆积成的三维超分子化合物。粉末衍射测试则显示两个配合物在水中有很好的稳定性。固体紫外-可见光谱显示两个配合物属半导体材料,对紫外-可见光有很强的吸收作用。在光催化实验中,配合物1和2可加快亚甲基蓝的降解速度。 相似文献
2.
《普通高中数学课程标准(2017年版)》中指出在数学学科核心素养培养过程中需要注重数学文化的渗透;并要求教师在教学过程中注重引导学生把握数学本质,了解数学的发展历程,厘清知识的源与流,建立新旧知识之间的关联.数学教师要尊重学生的认知规律和数学的学科特性,放慢节奏,增加体验,让数学学习自然发生. 相似文献
3.
大尺寸低缺陷碳化硅(SiC)单晶体是功率器件和射频(RF)器件的重要基础材料,物理气相传输(physical vapor transport, PVT)法是目前生长大尺寸SiC单晶体的主要方法。获得大尺寸高品质晶体的核心是通过调节组分、温度、压力实现气相组分在晶体生长界面均匀定向结晶,同时尽可能减小晶体的热应力。本文对电阻加热式8英寸(1英寸=2.54 cm)碳化硅大尺寸晶体生长系统展开热场设计研究。首先建立描述碳化硅原料受热分解热质输运及其多孔结构演变、系统热输运的物理和数学模型,进而使用数值模拟方法研究加热器位置、加热器功率和辐射孔径对温度分布的影响及其规律,并优化热场结构。数值模拟结果显示,通过优化散热孔形状、保温棉的结构等设计参数,电阻加热式大尺寸晶体生长系统在晶锭厚度变化、多孔介质原料消耗的情况下均能达到较低的晶体横向温度梯度和较高的纵向温度梯度。 相似文献
4.
将有机物2,5-二溴对苯二甲酸(H2L1)和2,2′-联吡啶(L2)作为双配体,使用溶剂热法和七水合硫酸锌(ZnSO4·7H2O)、六水合硝酸钴(Co(NO3)2·6H2O)分别反应,得到配合物[Zn(L1)(L2)(H2O)]n(1)和配合物[Co(L1)(L2)(H2O)]n(2)。采用单晶X射线衍射、元素分析、红外光谱、紫外光谱、荧光光谱、热重分析等测试方法对这两种物质进行分析研究。单晶测试结果表明配合物1是单斜晶系,以Zn2+配位连接L2-1与L2形成一维链状结构,各条链在分子间氢键和π…π共轭作用下有规律地堆叠形成三维网络结构。配合物2是三斜晶系,Co1离子和Co1i离子由H2L1上的羧酸氧原子O4和O4i连接,形成双齿螯合的配位结构单元,以Co2+配位连接 L2-1和L2形成二维网格结构,各层在O—H…O分子间氢键和范德瓦耳斯力作用下有规律的堆叠形成三维网络结构。配合物1和2均含有芳香杂环、羧基杂环和氮杂环,具有良好的荧光性质和热稳定性,最大发射波长分别为345 nm和333 nm。 相似文献
5.
水热合成法制备了不同磁性纳米洋葱碳(MCNOs)负载量(0%、1%、3%、5%)的MCNOs/CdS光催化剂。并通过X射线衍射分析(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外可见光光谱(UV-Vis)、磁滞回线测定仪(VSM)对其进行表征,探究了MCNOs负载比例对催化剂在可见光下降解RhB性能及机理的影响。结果表明,MCNOs能有效提高CdS的光催化效果,复合3%MCNOs后降解率为96%,与纯CdS相比降解率提高了30%,磁性分析表明,其具有良好的顺磁性并能实现催化剂的有效回收。MCNOs/CdS在可见光下催化降解RhB的一级反应动力学直线有较好的拟合度,表明制备的催化剂有较好的催化活性。 相似文献
6.
7.
8.
本文采用关联分析方法研究了稳定温度分层湍流中的结构特性、输运特性,以及热量、动量逆梯度输运现象的尺度效应及其参数演化.首先采用大涡模拟方法对稳定分层湍流中的结构特性和输运特性进行了分析,将逆梯度输运发生的时间尺度作为已知条件,结合关联量分析方法在波数空间中的解析解,对逆梯度输运现象的尺度效应进行了分析研究.结果发现,稳定分层强度较大的流动中发生垂向热量及动量逆梯度输运现象,发生的结构尺度与关联分析所发现垂向热量、动量逆梯度输运的波数形成了呼应.随着分层强度增加,热量、动量的输运强度均受抑制,与逆梯度输运关联的流场结构尺度减小,同样的效应也发生在流场结构向下游演化的过程中. 相似文献
9.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
10.